Seu desafio no time:

Você fará parte do time de Site Reliability Engineering (SRE) e atuará na evolução das práticas de confiabilidade, padronização e automação da infraestrutura da RD Station. Seu principal desafio será reduzir a complexidade e aumentar a produtividade dos times de engenharia, atuando ao lado de engenheiros experientes em um ambiente focado em aprendizado e crescimento rápido.

Suas principais entregas:

• Apoiar e aprender a operar e provisionar workloads críticos (Redis, Elasticsearch, filas, bancos, etc.) em ambientes de larga escala;
• Contribuir na implementação e melhoria de automação e Infraestrutura como Código (IaC), fazendo updates supervisionados em projetos de infraestrutura (ex: TF Projects);
• Colaborar na observabilidade dos sistemas, aprendendo a usar ferramentas (como Datadog) para criar dashboards, configurar alertas e analisar logs, métricas e tracing;
• Participar ativamente de atividades de troubleshooting, gestão de incidentes e análise de causa raiz, promovendo a confiabilidade dos produtos;
• Aprender e aplicar padrões de engenharia, SLOs, SLIs e boas práticas de SRE para tornar a infraestrutura mais simples, rápida e segura.

Perfil que buscamos:

• Conhecimento básico em Linux;
• Alguma experiência prévia com Cloud (AWS, GCP ou Azure);
• Noções de orquestração de containers (Kubernetes);
• Entendimento básico de pipelines de CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery);
• Noções dos conceitos de observabilidade, automação, monitoração e engenharia de software;
• Perfil analítico e pró ativo para aprender novas habilidades técnicas.

Será considerado um diferencial:

• Certificações AWS, GCP, Azure, LPI;
• Noções de linguagens de programação e/ou scripting;
• Conhecimento em Kubernetes;
• Noções de ferramentas de Infraestrutura como Código e Terraform;
• Experiência com monitoramento de sistemas, especialmente com Datadog ou similares;
• Conhecimento básico de Redes (TCP/IP, DNS, load balancing, VPC);
• Vivência ou participação prévia em resolução de incidentes.

Etapas do processo seletivo:

• Aplicação - Envio da inscrição;
• Entrevista DigAí - Conversa inicial com a nossa ferramenta de Inteligência Artificial;
• Mindsight – Teste de estilo de trabalho;
• Talent Acquisition - Entrevista por competência com o time de recrutamento;
• Entrevista Técnica - Entrevista técnica para discussão de requisitos da vaga;
• Entrevista Final - Conversa final com a gerência para alinhamento;
• Offer - Fase de conclusão do processo seletivo, com a apresentação da proposta de trabalho.

Obs: Podem ter etapas complementares e/ou alterações, de acordo com a necessidade do processo.